這篇文章是 加速數據分析系列文章的一部分:

加速數據分析：使用 RAPID cuDF 加速數據探索討論了 pandas 庫如何在 Python 中提供高效、富有表現力的函數。

本文將帶您了解使用 RAPID cuDF 處理時間序列數據的常見步驟

由于標準探索性數據分析（ EDA ）工作流程通常局限于單個核心，因此它得益于 RAPIDS cuDF 的加速計算，這是一個具有 pandas 類接口的加速數據分析庫。眾所周知，時間序列數據需要額外的數據處理，這會增加工作流程的時間和復雜性，使其成為利用 RAPIDS 的另一個很好的用例。

使用 RAPIDS cuDF ，您可以加快對不太大也不太小的“金發姑娘”數據集的時間序列處理。這些數據集在 pandas 上很繁重，但不需要像 Apache Spark 或 Dask 這樣的完全分布式計算工具。

什么是時間序列數據？

本節介紹了依賴時間序列數據的 機器學習（ ML ）用例，以及何時考慮加速數據處理。

時間序列數據無處不在。時間戳在許多類型的數據源中都是一個變量，從天氣測量和資產定價到產品購買信息等等。

時間戳具有所有級別的粒度，例如毫秒讀數或月讀數。當時間戳數據最終被用于復雜建模時，它就變成了時間序列數據，對其他變量進行索引，使模式變得可觀察。

以下流行的 ML 用例在很大程度上依賴于時間序列數據，還有更多的依賴：

金融服務業欺詐異常檢測

零售業的預測分析

用于天氣預報的傳感器讀數

內容建議推薦系統

復雜的建模用例通常需要處理具有高分辨率歷史數據的大型數據集，這些數據可能跨越數年至數十年，還需要處理實時流數據。時間序列數據需要經過轉換，例如向上和向下重新采樣數據，以使數據集之間的時間段一致，并被平滑到滾動窗口中，以消除模式噪聲。

pandas 提供了簡單、富有表現力的功能來管理這些操作，但您可能在自己的工作中觀察到，單線程設計很快就會被所需的處理量所淹沒。這尤其適用于需要快速數據處理周轉的大型數據集或用例，而時間序列分析用例通常會這樣做。 pandas 處理數據的后續等待時間可能會令人沮喪，并可能導致見解延遲。

因此，這些場景使 cuDF 非常適合時間序列數據分析。使用類似 pandas 的 API ，您可以以高達 40 倍的速度處理數十 GB 的數據，從而節省任何數據項目中最有價值的資產：您的時間。

RAPIDS cuDF 的時間序列

為了展示 RAPIDS cuDF 加速探索數據的好處，以及它是如何被輕易采用的，本文介紹了 Time Series Data Analysis 中的一個子集時間序列處理操作。這是一個強大的筆記本分析，對 RAPIDS GitHub 存儲庫中公開的真實天氣讀數數據集進行了分析。

在完整的分析中， RAPIDS cuDF 以 13 倍的加速執行（有關確切數字，請參閱本文后面的基準測試部分）。加速通常會隨著整個工作流程變得更加復雜而增加。

從現實世界中推斷，這種收益具有真正的影響。當一個小時的工作量可以在 5 分鐘內完成時，你就可以有意義地為一天增加時間。

數據集

Meteonet 是一個現實的天氣數據集，它匯集了 2016-2018 年巴黎各地氣象站的讀數，包括缺失和無效的數據。它的大小約為 12.5 GB 。

分析方法

對于這篇文章，假設你是一名數據科學家，第一次收到這些匯總數據，必須為氣象用例做好準備。具體的用例是開放式的：它可以是氣候模型中的預測、報告或輸入。

當你回顧這篇文章時，大多數功能應該都很熟悉，因為它們的設計類似于 pandas 中的操作。此分析旨在執行以下任務：

格式化數據幀。

重新對時間序列進行采樣。

運行滾動窗口分析。

這篇文章忽略了筆記本 Time Series Data Analysis Using cuDF . 中演示的端到端工作流程中解決的幾個數據不一致

步驟 1. 格式化數據幀

首先，使用以下命令導入此分析中使用的包：

# Import the necessary packages
import cudf
import cupy as cp
import pandas as pd

接下來，讀取 CSV 數據。

## Read in data
gdf = cudf.read_csv('./SE_data.csv')

首先關注感興趣的氣象參數：風速、溫度和濕度。

gdf = gdf.drop(columns=['dd','precip','td','psl'])

隔離感興趣的參數后，執行一系列快速檢查。通過將日期列轉換為日期時間數據類型來啟動第一次轉換。然后，打印出前五行，以可視化您正在處理的內容，并評估表格數據集的大小。

# Change the date column to the datetime data type. Look at the DataFrame info
gdf['date'] = cudf.to_datetime(gdf['date'])
gdf.head()
Gdf.shape

表 1 。顯示數據集前五行的輸出結果

輸出

DataFrame 形狀（ 127515796 ， 8 ）顯示 12751579 六行乘八列。現在已經知道了數據集的大小和形狀，您可以開始更深入地研究數據采樣的頻率。

## Investigate the sampling frequency with the diff() function to calculate the time diff
## dt.seconds, which is used to find the seconds value in the datetime frame. Then apply the 
## max() function to calculate the maximum date value of the series.
delta_mins = gdf['date'].diff().dt.seconds.max()/60
print(f"The dataset collection covers from {gdf['date'].min()} to {gdf['date'].max()} with {delta_mins} minute sampling interval")

數據集涵蓋了從2016-01-01T00:00:00.000000000到2018-12-31T23:54:00.000000000的傳感器讀數，采樣間隔為 6 分鐘。確認數據集中表示了預期的日期和時間。

在完成對數據集的基本審查后，開始使用特定于時間序列的格式。首先將時間增量分隔成單獨的列。

gdf['year'] = gdf['date'].dt.year
gdf['month'] = gdf['date'].dt.month
gdf['day'] = gdf['date'].dt.day
gdf['hour'] = gdf['date'].dt.hour
gdf['mins'] = gdf['date'].dt.minute
gdf.tail

現在，數據在年末被分為年、月和日的列。這使得以不同的增量對數據進行切片要簡單得多。

表 2 。以時間增量分隔為列的輸出結果

通過選擇要分析的特定時間范圍和電臺，對更新后的 DataFrame 進行實驗。

# Use the cupy.logical_and(...) function to select the data from a specific time range.
import pandas as pd
start_time = pd.Timestamp('2017-02-01T00')
end_time = pd.Timestamp('2018-11-01T00')
station_id = 84086001
gdf_period = gdf.loc[cp.logical_and(cp.logical_and(gdf['date']>start_time,gdf['date']

DataFrame 已成功準備，包含 13 個變量和 146039 行。

步驟 2. 對時間序列重新采樣

現在已經設置了 DataFrame ，運行一個簡單的重新采樣操作。盡管數據每 6 分鐘更新一次，但在這種情況下，必須對數據進行整形，使其進入日常節奏。

首先將日期設置為索引，以便其余變量隨時間調整。每 6 分鐘對樣本中的數據進行一次下采樣，每天一個記錄，每天為每個變量生成一個記錄。保留每天每個變量的最大值作為當天的記錄。

## Set "date" as the index. See what that does?
gdf_period.set_index("date", inplace=True)
## Now, resample by daylong intervals and check the max data during the resampled period. 
## Use .reset_index() to reset the index instead of date.
gdf_day_max = gdf_period.resample('D').max().bfill().reset_index()
gdf_day_max.head()

數據現在以每日增量提供。請參閱該表以檢查操作是否產生了所需的結果。

表 3 。下采樣數據集的前五行的輸出

步驟 3. 運行滾動窗口分析

在上一個重新采樣示例中，點是基于時間進行采樣的。但是，也可以使用滾動窗口根據頻率平滑數據。

在下面的示例中，在數據上取一個長度為三的滾動窗口。再次，保留每個變量的最大值。

# Specify the rolling window.
gdf_3d_max = gdf_day_max.rolling('3d',min_periods=1).max()
gdf_3d_max.reset_index(inplace=True)
gdf_3d_max.head()

滾動窗口可用于對數據進行去噪，并評估數據隨時間的穩定性。

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這篇文章向您介紹了時間序列數據處理的常見步驟。雖然以天氣數據集為例，但這些步驟適用于所有形式的時間序列數據。該過程與您現在的時間序列分析代碼類似。

性能加速

當使用 Meteonet 天氣數據集運行完整的筆記本電腦時，我們使用 RAPIDS 23.02 在 NVIDIA RTX A6000 GPU 上實現了 13 倍的加速（圖 1 ）。

[體積x118]

表 5 。性能比較顯示完整筆記本電腦的 12.8 倍加速效果

主要收獲

時間序列分析是分析的核心部分，與其他變量相比，它需要額外的處理。使用 RAPIDS cuDF ，您可以更快地管理處理步驟，并使用您習慣的 pandas 功能縮短洞察時間。